エンジニアからプロダクトマネージャーになるときにやること – EM.PM – Medium
今日は自分がエンジニアからプロダクトマネージャーと言う役割を担うことになったときの話をします。FiNC Developer Advent Calendar 2016 11日目の記事です。 最近日本のソフトウェア界隈でもよく聞くようになったPM=Product Managerという職種ですが、エンジニアから実際どうやってジョブチェンジしていくの？って話はあまり聞いたことがないので書いてみます。 「プロダクトマネージャー(PM)とは」を知る事前準備プロダクトマネージャーとしてやることやってみてわかったこと1.「プロダクトマネージャーとは」を知るまずは王道に、その職種の役割を理解しましょう。 最初に言っておくと、この定義は実際の現場によってある程度かわることが多いようです。ですがまずはメジャーなPMの役割を知っておきましょう。 結論自分の解釈では、プロダクトマネージャーは「ユーザーに製品の価値を
GKE上RailsのアプリケーションログをStackdriver Loggingで運用する方法
弊社もpaymoサービスローンチ当初はAWS環境の仮想マシンに上に普通にRailsアプリケーションをデプロイしていましたが、現在では新規開発は全てGKE (Kubernetes Engine) + Docker上で動作しており、既存インフラも全て環境移行を実施しています。 当然、GKE (Kubernetes Engine) 上で本番運用するためには、コンテナや Stackdriver Logging を意識したログの出力が必要になります。意外とWeb上を検索してみても具体的な公開事例があまり見つからなかったため、現在弊社でのRailsログの運用状況について今回ご紹介したいと思います。 Railsのログの仕組みRailsインフラ構成を下記と仮定します。 Rails + Unicorn > Nginx上記構成の場合、アプリケーションサーバ関連のログはデフォルトでは以下にログが出力されます。
タベリー | カスタマーファネルと向き合う – Yamotty – Medium
年末年始に、タベリーというプロダクトをする過程をブログに記載したり、CAREER HACKさんに取材していただいたりした。 ところが、プロダクトは「発明前」より、その価値を測定・分析し、磨き込む「発明後」の期間のほうがずっと長い。 プロダクトのタイプごとに、いわゆる「グロースのための方法論」はMediumなどを少し漁ると多くの事例と出会うことができる。たとえばGreylock Partnersや、著名なProduct Managerが公開している記事は秀逸なものが多い。 他方で、 「他国で成功したプロダクトをローカライズするプロダクト」や、「プロダクト自体ではなくそこに乗るコンテンツに差別化要因があるプロダクト」ではなく、「新しい発明」を目指す場合、汎用化された事例を元に意思決定するのは難しいと感じる。 タベリーは「意思決定の新しいフォーマット」のチャレンジでもあるため、どういった切り口で
女の子らしくコードを書く、ということ – Medium Japan – Medium
この記事の元となっているプレゼンテーションは、オークランドで開催された AlterConf のものです。テーマはジェンダー・ダイバーシティについてでした。同カンファレンスでは、人種差別、障害、階級差別など多様なテーマについてのプレゼンテーションが行われていました。 Always （訳注：女性用品のブランド）の広告で、成人の男女に「走る・叩く・投げる」を女の子らしくやってもらう、というものがあります。頼まれた人々がそれをおこなう様子は、なよなよしくてひどいものでした。その広告では、次に、同じことを若い女の子達に頼んでみます。すると、彼女達がそれをおこなう様子はまさに「精一杯・一生懸命」でした。その後、「女の子らしくやる」ってどういうことかな？と尋ねてみると、女の子の1人がこう返します。「自分に出せる全力でやる、っていうことよ」。 残念ながら、ある程度年をとると、「女の子らしく何かをする」とい
Hello! Elasticsearch. – Medium
Elastic Stack (Elasticsearch) Advent Calendar 2020 の 12月21日のエントリーです。
Elasticsearch 日本語形態素解析のための文字列正規化の重要性
日本語の文章を形態素解析するときは、トークナイズする前に文字列の正規化を済ませて検索精度を向上させよう！ この記事は、Elasticsearch Advent Calendar 2014 の１８日目のエントリーです。即席で申し訳ないですが、なんとかまとめましたので是非最後までお付き合いください。 今回は、日本語形態素解析における文字列正規化のお話です。 それでは早速本題に。 非正規化された日本語の文章を形態素解析を使って、なるべく意図したようにトークナイズするためには、全角英数字を半角英数字に正規化したり、半角カタカナを全角カタカナに正規化したり、不要な文字を除外したり、単語ではなく、文字単位での正規化が重要になってきます。 Japanese (kuromoji) Analysis Plugin のページでも紹介されているように、全角英数字や半角カタカナの正規化には、CJK Width F
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